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문제 정의
- 심각한 문제가 되고 있다. 대사증후군의 예측을 위해본 논문은 베이지안 네트워크와 의학 지식을 이용한 예측 모델을 제안한다. 데이터의 전처리와 속성 선택 과정에 의학 지식을 적용하여 예측 모델을 구성하였으며 제안한 모델은 다른 속성을 이용한 모델이나 신경망, 么최근접 이웃보다 더 높은 8L5%의 예측율을 보임을 확인하였다.
- 이중 고혈압과 체질량 지수는 다른 속성과 중복되는 정보를 포함하는 속성이다. 따라서 본 논문은 대사증후군의 정의에 사용되는 기본 8속성에 나이, 경구 당부하 검사 2시간째 혈당의 두속성을 더한 10가지 속성을 이용한 베이지안 네트워크 모델을 제안한다.
- 90 cm에서 80 cm으로 바꾼 기 준이 최근 사용되고 있다[2]. 본 논문에서는 위와 같이 수정 된 진단기준인 Modified NCEP-ATP HI를 바탕으로 대사증후군을 판별하였다.
- 하지만 의학 지식을 적용하여 분석 등이 가능한 의학 도메인에서 도메인 지식의 적용 가능성이나, 원인 분석이 가능하다는 특성은 큰 장점이 된다. 본 논문은 베이지안 네트워크와 의 학 지식을 이용한 대사증후군의 예측 모델을 제안하며 의학 지식을 예측 모델에 적용하여 실험한 결과 높은 예측율을 얻었다.
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